2300万年前“木乃伊叶片”可以洞见未来地球气候变迁

Daphane · 发表于 2020-8-29 23:28:11

來源: 新浪科技

2300万年前的叶子，仍然可以看到纹理，被昆虫咬破的洞和疤痕结构。

　　新浪科技讯北京时间8月28日消息，据国外媒体报道，科学家对2300万年前远古森林残留的植物化石进行研究，结果显示一些植物可能伴随着二氧化碳指数上升而快速生长。科学家从新西兰南部的一处远古湖泊中找到保存非常完好的叶片化石，并且首次将叶片所在的2300万年前高温气候与大气高浓度二氧化碳联系在了一起。
　　研究小组列举一些远古植物能更有效地利用二氧化碳进行光合作用——利用太阳光为植物产生食物的生物过程，这项发现可能为揭晓植物动态变化提供重要线索，当前大气二氧化碳指数逐年上升，现在已经接近远古时期指数。
　　当前植物吸收二氧化碳数量远超出预期，是否多种植数百万棵树木能真实阻止气候变化？我们从远古树叶化石中可学到什么？
　　目前研究小组对新西兰一处已干涸的湖泊底处钻探100米深，该干涸湖泊处于一座死火山坑，火山坑直径大约1.6公里。钻探100米处发现的生物物质已变成化石，其中包括：植物、藻类、甲虫、苍蝇、真菌和其他生物残骸，这些生物的历史可追溯至中新世早期的一处气候温暖时期，当时全球平均气温比现在高3-7摄氏度，两极冰层大部分都已消失。
　　科学家对这一时期二氧化碳指数仍有争议，这也是该研究倍受关注的原因之一，令人惊奇的是，这些叶片基本上都已木乃伊化，所以能获得该叶片的原始化学成分，在显微镜下可以看到叶片所有细微特征。这些远古叶片之所以保存如此完美，以至于可看到细微的纹理和小孔——这些小孔可使叶片在光合作用过程中吸入空气并释放水分，这一过程可显微镜下观察。

图中是高度放大的木乃伊化叶子的一部分。在这些特征中，可以看到单个的表皮细胞和口形的气孔，叶片通过开口吸收二氧化碳并释放水分。

　　科学家分析了叶片化石的不同碳化学形式，或者碳同位素，它们存在于不同沉积层的6种树木叶片中。这将有助于预测远古时期大气碳含量，研究人员的结论是当时大气二氧化碳含量大约0.045%，之前得出的结论显示远古大气二氧化碳含量大约0.03%，比最新结论的数值更低。
　　大气二氧化碳含量0.045%与前工业时代的相应数值相似，不足于解释中新世早期较高的温度。受人类活动影响和车辆尾气排放等因素，当前大气二氧化碳含量大约0.0415%。预计未来几十年，大气二氧化碳含量将达到0.045%左右，这与2300万年前新西兰森林大气中的二氧化碳浓度相近。
　　同时，研究人员还分析叶片小孔的几何形状和其他结构特征，并与现代叶片进行了比较，他们发现远古叶片通过气孔吸收碳的效率异常高，而且该方式不会蒸发太多水分，这对所有植物而言是一个关键性挑战。
　　这可使树木生长在森林边缘干燥地区，研究人员称，这种树木高效率碳吸收现象可能普遍存在于北半球温带森林地区，那里是地球上更多陆地所在地。

　　现今，这些发现告诉我们什么？

在这个标本上可见的圆形结构是叶片对某种昆虫捕食或寄生的反应组织。

　　当二氧化碳浓度上升时，许多植物会提高光合作用速度，因为它们可以更有效地从空气中去除碳，并在该过程中节约水。美国宇航局卫星数据表明，“全球绿化效应”主要是由于近几十年来人类活动释放二氧化碳水平不断升高所致。
　　据统计，自1980年以来地球上四分之一至二分之一的植物生长地区出现树木和植物的叶片数量增多。随着全球二氧化碳指数不断升高，该现象将持续存在，但是这项最新研究报告指出，人们不应将该现象视为一个好消息。
　　树木增大二氧化碳吸收并不会抵消人类活动释放进入大气的二氧化碳，同时，由于现代多数植物是在气候温和、低二氧化碳含量的环境中进化，一些自然和农业生态系统可能会因二氧化碳含量升高、气温上升及其带来的降水变化而受到严重破坏。
　　并不是所有的植物都受益，在那些能利用该优势的植物中，其结果可能因温度、水分或者营养物质的可利用性而有所差异。目前有证据表明，当一些主要农作物的光合作用加快时，它们吸收的碳、锌以及其他对人体营养对关重要的矿物质会减少。
　　大家都在猜测结果会怎样，这是植物面临的另一种压力，但对一些生态系统而言是非常可怕的。

　　为什么这些远古叶片保存完好？

　　叶片化石沉积区位于新西兰南部城市达尼丁附近一个农场，在这个远古湖泊底部，周围环境在数千万年的时间里形成连续沉积层，这个远古湖泊很深，湖底含氧量很低，这意味着尽管已有2300万年的历史，但沉到那里的远古叶片保存相对完好。其中包括来自亚热带常绿森林中的无数叶片，沉积区呈层状结构，带有黑色有机物，与每年春季开花的藻类形成的富含硅白色条状物质交替存在。
　　该沉积区的特征是在过去15年内才发现，科学家将该沉积区命名为“Foulden Maar”，这是南半球唯一该类型的沉积区，但比北半球已知的少数类似沉积区保存得更好。

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